학술논문
오류 라벨을 포함한 분류모형의 강건성 모의실험연구
이용수 23
- 영문명
- A Simulation Study on Robustness of Classification Model with Mislabeled Data
- 발행기관
- 한국자료분석학회
- 저자명
- 이성건(Seong Keon Lee)
- 간행물 정보
- 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.25 No.1, 141~148쪽, 전체 8쪽
- 주제분류
- 자연과학 > 통계학
- 파일형태
- 발행일자
- 2023.02.28
4,000원
구매일시로부터 72시간 이내에 다운로드 가능합니다.
이 학술논문 정보는 (주)교보문고와 각 발행기관 사이에 저작물 이용 계약이 체결된 것으로, 교보문고를 통해 제공되고 있습니다.
국문 초록
분류모형의 정확도 및 성능을 높이기 위해서는 우선 데이터의 품질이 담보되어야 한다. 이러한 데이터의 품질에 영향을 주는 것으로는 데이터의 정확도, 결측값의 비율, 모집단 대표성 등의 다양한 요소가 있으며, 본 연구에서는 오류라벨(mislabel)이 있는 데이터에 대한 분류모형의 강건성(robustness)에 대해 살펴보고자 한다. 오류라벨은 데이터를 통해 분류하고자 하는 명목형(nominal) 값인 라벨이 잘못된 것을 의미한다. 우리가 오류라벨에 관심을 갖는 이유는, 다른 일반적인 측정 오류보다 라벨오류가 모형의 성능을 현저히 떨어뜨리기 때문이다. 본 연구에서는 오류라벨이 존재하는 데이터에 대한 다양한 분류방법에 대해 강건성을 검토하였다. 통계적 모형기반의 방법에서는 피셔의 선형판별모형(LDA), 이차판별모형(QDA), 로지스틱 회귀모형을 고려하였고, 알고리즘(algorithm) 기반의 방법에서는 SVM(support vector machine), 부스팅(boosting)을 비교하였다. 모의실험을 통한 비교 결과, 오류라벨의 다양한 상황을 가정한 데이터에서 통계적 모형기반 방법론이 강건성의 면에서는 우수한 결과를 보이고 있음을 확인하였다.
영문 초록
In order to increase the accuracy and performance of classification models, the quality of data must be guaranteed. There are various factors that affect the quality of these data, such as measurement accuracy, missing value, and sampling biases. This study focuses on the robustness of the classification model for mislabeled data. The reason we are interested in mislabeled data is that it significantly degrades the performance of the model more than other common measurement errors. In this study, the efficiency of various classification methods for data with mislabels is reviewed. Fisher's linear discriminant analysis model (LDA), quadratic discriminant analysis model (QDA), and logistic regression model were considered in the statistical model-based method, and SVM (support vector machine) and boosting are compared in the algorithm-based method. As a result of simulation study, it is found that the statistical model based approaches show better results in terms of robustness in the data assuming various situations of mislabels.
목차
1. 서론
2. 분류모형
3. 오류라벨
4. 모의실험 결과
5. 결론
References
해당간행물 수록 논문
- 사회체육 참가자들의 신체적 자아개념과 자기관리가 만족도와 활동 후 행동에 미치는 영향
- 소득분위별 노동소득의 연령 효과 추정
- 연속형 분포의 표본 분위수 계산 방법에 관한 고찰
- 코로나19 상황에서 간호대학생의 대인관계능력, 전공만족도, 회복탄력성이 대학생활적응에 미치는 영향
- 보험산업의 분기손익 조정에 관한 연구
- 결정계수를 이용한 선형혼합모형의 선택
- 토픽모델링을 활용한 쟁점 분석
- 한일 드라마로 보는 국가간 색감의 문화 차이
- 스쿠버다이버의 라이프스타일에 따른 선택속성이 만족도 및 행동의도에 미치는 영향
- 생명보험 수요요인들의 인과성 변화
- 독립변수의 로그 변환에서 영(0) 값의 처리 방법
- 투자주의 환기종목 지정제도에 대한 연구
- The visual attentional pattern toward smoking area signs in legal and illegal cigarette smokers: Preliminary findings
- QR분해를 사용한 RHadoop의 맵리듀스 기반 다중선형회귀모형 추정 알고리즘
- 기업규모에 따른 프리젠티즘에 대한 연구
- 학습경로 생성을 위한 잠재된 학습 콘셉트의 선후관계 분석
- Motivation to Lead and Shared Leadership in Teams
- 더블링 기법을 활용한 대응분석에 대한 민감도분석
- Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS) Vol.25 No.1 목차
- 항만 개발과 운영이 미치는 사회적 영향에 관한 연구
- 주가지수의 시간 가변적 샤프-최적 포트폴리오와 포트폴리오 성과 평가지표
- 오류 라벨을 포함한 분류모형의 강건성 모의실험연구
- 한국 탄소배출권 시장의 효율성 분석
- The Causality between Economic Sanctions and Militarized Conflict: A Global Level Analysis, 1945-2014
- MARS와 PAM을 활용한 순항 단계 고도 이탈 이상치 탐지
- 사이버 언어폭력 피해 척도 개발 및 타당화 연구
- 범주형 전환문항을 포함하는 항목 무응답 대체 방법 비교
- 간호대학생을 위한 실습생 권리에 대한 교육요구도 분석
- 게임의 내부 요소가 동기에 미치는 영향
- 부분공간 정렬을 통한 비지도 도메인 적응 분류 모형 비교 분석
- A Research on ESG Commitment and Corporate Performance
- 기계 번역과 자연어처리를 활용한 튜터링 활동 분석
- 머신러닝모형을 이용한 글로벌 자동차 기업의 주가 예측 비교
- 신재생발전량 확대에 대한 실증분석
참고문헌
교보eBook 첫 방문을 환영 합니다!
신규가입 혜택 지급이 완료 되었습니다.
바로 사용 가능한 교보e캐시 1,000원 (유효기간 7일)
지금 바로 교보eBook의 다양한 콘텐츠를 이용해 보세요!